基于四元数的彩色人脸识别

摘要

人脸识别作为生物识别技术的一种，提供了丰富的信息，并以其直接、方便、易接受等特点，成为模式识别领域一个非常活跃的研究方向。特征提取是人脸识别中一个非常重要的环节，影响着整个系统的性能，其中子空间分析是目前研究比较热的特征提取方法之一。本文从子空间分析中的最佳描述特征入手，针对提供更多信息的彩色人脸图像，深入研究了基于四元数的彩色人脸识别。主要内容和贡献如下：
　　 ⑴针对利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)识别彩色图像时，不能较好地保持模式信息，特别是非线性模式的信息，导致分类结果不是很好等问题，提出了一种基于图论的信息保持投影(Information PreservingProjection,IPP)方法。该方法用邻接图描述彩色图像的差异信息，并借助邻接图给出度量彩色图像差异信息的差异离散度；在此基础上，通过最大化差异离散度准则寻找投影方向。最后结合四元数理论，实现了彩色人脸图像识别，实验结果证实了所提方法的有效性。
　　 ⑵将上述方法推广到二维，实现了基于二维信息保持投影(two-DimensionalInformation Preserving Projection,2DIPP)和四元数的彩色人脸识别。该方法借助二维特征提取技术，直接从彩色图像矩阵估计差异离散度，有效地保持了图像像素之间的空间结构信息，很好地减轻了小样本问题的影响，降低了计算复杂度。进而分析了2DIPP与2DPCA的关系。最后在AR彩色人脸库上的实验结果证实了所提方法的有效性和合理性。
　　 ⑶针对二维特征提取技术不能较好地利用图像相邻行或者列之间的结构信息，导致冗余比较大等问题，提出了方向二维信息保持投影。该方法从彩色图像中提取出反映图像相邻行或者列的方向图，然后利用方向图计算彩色图像的离散度；在此基础上，结合四元数理论实现了彩色人脸识别，实验结果证实了所提方法的有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1 选题来源与研究背景

1.1.1选题来源

1.1.2研究背景

1.2人脸识别

1.2.1人脸识别的研究意义

1.2.2人脸识别的研究历史及现状

1.2.3人脸识别的方法

1.3论文主要研究内容及安排

第二章 四元数理论

2.1四元数理论基础

2.1.1四元数基本概念

2.1.2四元数矩阵

2.1.3四元数矩阵的分解

2.2四元数法表示图像

2.3本章小结

第三章基于四元数的信息保持投影

3.1 K-L变换

3.2主成分分析

3.2.1算法介绍

3.2.2 PCA的不足

3.3局部保持投影

3.4信息保持投影法

3.4.1差异信息

3.4.2信息保持准则

3.4.3信息保存投影的具体步骤

3.5基于四元数的信息保持投影

3.6实验分析

3.7本章小结

第四章基于四元数的二维信息保持投影

4.1二维主成分分析

4.1.1算法描述

4.1.2特征提取

4.1.3分类器的设计

4.2基于四元数的二维主成分分析

4.3二维信息保持投影

4.3.1算法描述

4.3.2 2DIPP和2DPCA的关系

4.3.3基于四元数的二维信息保持投影

4.4测试及结果分析

4.4.1实验数据库简介

4.4.2 Q2DPCA实验数据分析

4.4.3 Q2DIPP算法实验数据分析

4.5本章小结

第五章方向二维信息保持投影

5.1方向二维保持投影

5.1.1算法思想

5.1.2方向图

5.2算法实现

5.3实验分析

5.4本章小结

第六章总结与展望

6.1工作总结

6.2工作展望

致谢

参考文献

硕士期间完成的论文和科研工作